Shallotpeat：OpenAI 的「土壤革命」與下一階段 AI 的臨界點

最近在業界內部流傳的「Shallotpeat」——OpenAI 新一輪大型模型計畫的代號——看似輕巧，實際上卻透露出一個關鍵訊息：OpenAI 準備回到土壤，從基底開始重建。

比起模型大小或架構變革，「Shallotpeat」真正值得關注的，是它所暗示的心態轉向：訓練環境本身可能需要被重新定義。

為什麼是 “Shallotpeat”？

「紅蔥頭無法在泥炭土中好好生長。」

這句在相關報導中提到的比喻，是 OpenAI 本次重置的核心精神。

在過往幾代模型中，OpenAI 更注重規模與性能的線性成長；如今，當 Google 的 Gemini 3 在多項基準指標上取得領先，OpenAI 的回應卻並非「堆更多 GPU、加更大參數」，而是更接近一次農夫式反思：

如果土壤本身出了問題，那麼播更多種子、灌更多水，都無法換到健康的作物。

Shallotpeat 的訊號，是 OpenAI 疑似準備調整預訓練資料、訓練架構、資料管線與底層工程哲學——這些是外界最常忽略、也是模型競爭中最難追的部分。

換句話說，這不是 GPT-5.1，也不是 GPT-6，而是一種回到基礎、重新整地的嘗試。

「回到基礎」的計畫

為什麼 OpenAI 需要一個「回到基礎」的計畫？原因其實不難理解，因為瓶頸到了。

1）預訓練環境的品質差異正在放大差距

模型的真正競爭並不在參數，而在於：

• 訓練資料的可控程度
• 資料清洗的結構化能力
• 長距預訓練的穩定性
• 基礎架構的吞吐與效率

這些「底層能力」往往不會寫在 benchmark 的表格裡，但決定你能否做出更高階的 AGI 系統。

Google 近年擁有更封閉、品質更集中的超大規模資料來源，使其在 Gemini 3 迎來反超。OpenAI 若不調整訓練土壤，只會被迫在後段追趕。

2）模型 scaling 進入邊際效益遞減階段

依靠「更大模型、更大資料」拉出 2 代差距的黃金時代已經慢慢退場。
真正的突破需要：

• 更乾淨的資料
• 更聰明的訓練方式
• 更高的資料效率
• 更像「學習」而非「記憶」的架構

Shallotpeat 無疑是對此的回應。

3）OpenAI 需要一個能讓外界重新聚焦的敘事

當競爭者逐漸逼近，「下一代模型何時來？」成為 OpenAI 被迫回應的壓力。

Shallotpeat 是一個訊號：OpenAI 不是卡住，而是在重整武器。

不是 GPT 的下一代，而是下一代的土壤

許多人在試圖把 Shallotpeat 放進 GPT 系列的年表裡，但這很可能是一種誤解。

如果我們用農業比喻來解釋模型訓練：

• GPT 系列像農作物
• 訓練架構是灌溉與溫室
• 資料集是土壤品質

而 Shallotpeat 更像是一套全面的「土地更新工程」。其中可能涵蓋：

• 更結構化的長文本預訓練
• 模型記憶體系的底層革新
• 重新定義多模態資料的標註與格式
• 新的 RL、SL、UL 結合方式
• 更高效率的平行訓練機制

如果成功，Shallotpeat 不必比 Gemini 3 更強，它會是讓之後的所有 GPT 系列變強的地基。

這不是一場性能競賽，而是一場土壤競賽

科技產業過去慣於比較「誰的 GPU 多、誰的參數大」，但未來 2 年真正決勝的關鍵會變成：

• 誰能打造乾淨、擴張性高又能被控制的資料土壤？
• 誰能在訓練流程中注入長期穩定性與極低雜訊？
• 誰能讓模型像學習者，而不是大記憶體的索引器？

Shallotpeat 的出現，再次提醒外界：

AI 的高峰並不是由模型本身創造，而是由模型背後看不到的「土地」決定。

Shallotpeat 是安靜但重要的訊號

如果你期待 OpenAI 宣布一個「比 GPT-5 更大的怪獸模型」，Shallotpeat 可能會讓你失望。

但如果你相信 AGI 的道路不應該只有更大，而是更穩、更潔淨、更像真正的思考那麼 Shallotpeat 恰恰說明 OpenAI 正在做一件值得做的事。

重整土壤，而不是急著收成。

下一代 AI 不會因為多 10 億參數而來，而是因為訓練環境變得「更健康」而到來。

Source

As Google pulls ahead, OpenAI's comeback plan is codenamed 'Shallotpeat'